1. Для вихідної задачі записуємо функцію Лагранжа.
2. Записуємо необхідні і достатні умови існування сідловок точки для функції Лагранжа у вигляді співвідношень (27) – (31).
3. Використовуючи метод штучного базису, встановлюємо або відсутність сідловок точки для функції Лагранжа, або знаходимо її координати.
4. Записуємо оптимальний план вихідної задачі і обчислюємо значення цільової функції.
7. Градієнтні методи. Метод Франка-Вулфа
Градієнтні методи належать до наближених методів розв’язування задач нелінійного програмування і дають лише певне наближення до екстремуму, причому за збільшення обсягу обчислень можна досягти результату з наперед заданою точністю, але в цьому разі є можливість знаходити лише локальні екстремуми цільової функції. Зауважимо, що такі методи можуть бути застосовані лише до тих типів задач нелінійного програмування, де цільова функція і обмеження є диференційовними хоча б один раз. Зрозуміло, що градієнтні методи дають змогу знаходити точки глобального екстремуму тільки для задач опуклого програмування, де локальний і глобальний екстремуми збігаються.
В основі градієнтних методів лежить основна властивість градієнта диференційовної функції — визначати напрям найшвидшого зростання цієї функції. Ідея методу полягає у переході від однієї точки до іншої в напрямку градієнта з деяким наперед заданим кроком.
Розглянемо метод Франка — Вульфа, процедура якого передбачає визначення оптимального плану задачі шляхом перебору розв’язків, які є допустимими планами задачі.
Нехай маємо:
;
Припустимо, що Х0 — початкова точка, що належить множині допустимих планів даної задачі. В деякому околі цієї точки нелінійну цільову функцію замінюють лінійною і потім розв’язують задачу лінійного програмування. Нехай розв’язок лінійної задачі дав значення цільової функції F0, тоді з точки Х0 в напрямку F0 необхідно рухатись доти, поки не припиниться зростання цільової функції. Тобто у зазначеному напрямку вибирають наступну точку Х1, цільова функція знову замінюється на лінійну, і знову розв’язується задача лінійного програмування.
Розглянемо детальніше перехід від k-ої ітерації методу до (k + 1)-ої ітерації.
Припустимо, що відома точка Xk, яка належить області допустимих розв’язків. У даній точці обчислюємо градієнт цільової функції:
.
Значення градієнта функції задає в даній точці напрям найшвидшого її зростання.
Замінюємо цільову функцію задачі лінійною функцією виду:
.
Потім розв’язуємо задачу лінійного програмування з обмеженнями початкової задачі і новою цільовою функцією:
;
.
Нехай розв’язком такої задачі є точка 
.
З початкової точки 
в напрямку рухаємося з деяким довільним кроком 
, визначаючи координати нової точки 
у такий спосіб:
Зауважимо, що значення параметра доцільно вибирати таким, що дає найбільше значення цільової функції початкової задачі 
.
Для точки Хk+1 повторюємо розглянутий процес, для чого знову розраховуємо значення градієнта і т. д.
У такий спосіб знаходимо послідовність точок 
, які поступово наближаються до оптимального плану початкової задачі. Ітераційний процес повторюється до того моменту, поки значення градієнта цільової функції не стане рівним нулю або виконуватиметься умова 
, де 
— досить мале число, яке означає потрібну точність обчислень.
Підприємство виробляє два види продукції (А і В) і використовує на виробництво три види ресурсів: І, ІІ, ІІІ. Витрати ресурсів на виробництво одиниці кожного виду продукції подано в табл. 8.2.
Таблиця 8.2
| Вид ресурсу
| Вид продукції
| Загальний обсяг ресурсу
|
| А
| В
|
| І
|
|
|
|
| ІІ
|
|
|
|
| ІІІ
|
|
|
|
Ціна реалізації одиниці продукції виду А становить 20 ум. од., проте прибуток залежить від витрат на виробництво, які пропорційні квадрату кількості виготовленої продукції. Аналогічно визначається прибуток для продукції виду В, ціна реалізації якої дорівнює 18 ум. од.
Розв’язання. Позначимо через х1 кількість продукції виду А, х2 — кількість продукції виду В, тоді загальний прибуток матиме вигляд: 
.
Математична модель задачі має вигляд:
,
.
Розв’яжемо задачу методом Франка Вульфа.
